Crean prototipos para productos agroalimentarios

Se trata de prototipos de sensores ópticos avanzados que se adaptan fácilmente al proceso de producción por su menor tamaño y podrían suponer un ahorro de entre el 50 y 80%.
El proyecto OPTI2, en el que colaboran AINIA e ITC con el apoyo del IVACE ha conseguido desarrollar, en el primer año de investigación, dos prototipos de sensores de visión artificial avanzada que permiten identificar con precisión anomalías en productos de la industria cerámica y agroalimentaria durante el proceso de fabricación, y en tiempo real.

En concreto, se está trabajando con sensores ópticos de última generación, basados en tecnología de sistemas microelectromecánicos MEMS, que permiten obtener información química de los productos escaneados en tiempo real. De este modo, facilita el control de la calidad y seguridad de diferentes tipos de productos cerámicos y alimenticios. Su objetivo final es lograr la implantación industrial de esta tecnología a un bajo coste.

Además de obtener la huella espectral, la composición química del producto, con más precisión, esta tecnología podría lograr un ahorro de entre el 50 y el 80% respecto del coste de los dispositivos de inspección y medida con capacidades similares a los que se han empleado hasta este momento.

En los procesos de fabricación del sector agroalimentario, estos sensores facilitarán la automatización en la detección de materias extrañas en alimentos, la medida de la composición o la detección de trazas de alérgenos. De este modo, el primer prototipo desarrollado, basado en una cámara hisperespectral “snapshot”, permite en un único disparo obtener la huella espectral completa de productos agroalimentarios. Se están realizando ensayos para medir la composición y detectar posibles contaminantes y adulteración en frutos secos, especias y snacks.

El proyecto OPTI2 tiene una duración de dos años y cuenta con el apoyo del Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) de la Generalitat Valenciana. Ambos prototipos permitirán a las empresas optimizar los procesos de producción e inspección, reduciendo los costes que ocasionan las mermas por desajustes no controlados en los procesos de fabricación.

Fuente: AINIA Centro Tecnológico /  www.ainia.es